调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究.

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研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解,并且采用拥挤距离来维持外部存档规模,同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛

针对实际复杂结构优化中计算量大的问题，提出将支持向量机代理模型和粒子群算法应用于工程优化设计。采用实验设计选取合适的样本，通过实验或数值仿真获得性能响应，利用支持向量机构建目标函数和约束的代理模型，重

利用遗传，模拟退火以及粒子群算法来求解TSP问题

任务调度是网络并行计算系统的核心问题之一。在有向无环图(DAG)描述问题的基础上，提出了一种进行并行任务调度的量子粒子群优化算法。首先对DAG并行任务调度问题作出定义，并给出了优化问题的目标；然后分别

Abstract—The particle swarm optimizer (PSO) is a stochastic, population-based optimization technique

《粒子群算法及其工业应用》pdf，钱锋著，适合广大想学习粒子群算法的学者下载阅读

粒子群算法的集中优化，matlab程序，可直接运行

针对约束优化问题的求解，提出一种改进的粒子群算法（CMPSO）。在CMPSO算法中，为了增加种群多样性，提升种群跳出局部最优解的能力，引入种群多样性阈值，当种群多样性低于给定阈值时，对全局最优粒子位置

论文研究-求解TSP 问题的离散粒子群优化算法.pdf,